2025年的“雙11”，來得比往年更早，也更不一樣。

這場全民購物節正標志性地從價格戰轉向技術戰。從智能搜索到AI數字人主播，AI正以前所未有的深度接管我們的購物車。

平臺宣稱這是前所未有的個性化與高效率。但在這份便利的表象之下，一場關于消費決策權的隱性轉移正在發生。

當AI成為我們與海量商品之間的唯一中介，我們的消費決策權究竟是被輔助了，還是被接管了？

作者 | 方遠

編輯 | 小雨

當便利成為依賴

AI電商帶來的第一個核心變革，是用精準答案取代了用戶的比較過程。

過去，消費者是主動的比較者。我們會在海量的搜索結果中，按銷量、價格、評論去貨比三家。這個過程繁瑣、耗時，但控制權在我們手中。

現在，購物行為變為被動的投喂。我們只需用口頭提問，AI便會直接生成一份最優選報告，附帶攻略和購買鏈接?！斑x”這個動作，被AI代勞了。

不可否認，AI在某些場景下效率驚人。但這種一步到位的便利，正讓我們喪失比較的本能，將信任從群體數據轉向AI的判斷。

問題在于，AI的最優解并不總是最優。

有測評發現，在跨平臺比價時AI會嚴重翻車。

當被問及一批美妝產品在哪買最劃算時，AI秒回了某個平臺的建議，但實測另一主流平臺的價格低了近60元。

這種翻車并非偶然。

AI的能力常被高估，其能力受限于自身后臺數據。

A平臺的AI，本質上無法實時、精準地抓取B平臺的動態優惠和后臺結算價。所謂的全網比價，更像基于歷史數據的估算。

當消費者習慣AI給我答案，而非我尋找答案時，便形成了對算法的深度依賴。

我們看似節省了時間，實則交出了購物中最關鍵的篩選權和比價權。

更深層的影響在于，這種模式可能固化了頭部效應。

AI的最優解從何而來？大概率基于歷史銷量、好評率等共識數據。

這意味著，一個有潛力的新品牌，或一個質量上乘但缺乏流量的小商家，可能根本無法進入AI的推薦池。

算法PUA

AI推薦引擎，本質上是一個無法被監督的“黑箱”。

它在個性化推薦的外衣下，隱藏著平臺的雙重身份：既是服務用戶的服務員，又是靠商家廣告盈利的老板。

AI給出的最優解，究竟是基于品牌的產品力，還是基于品牌的鈔能力？消費者無從分辨。

事實上，頭部平臺在AI搜索的商業化上，目前仍保持著謹慎。

淘寶內部人士曾表示，“AI萬能搜”目前均為自然流量，推薦邏輯以用戶體驗優先，暫無商業化考慮。

這不難理解，平臺需要優先建立用戶對AI的信任和依賴，商業化才會水到渠成，這與搜索引擎早期的發展路徑如出一轍。

但AI搜索的克制，不代表AI在電商領域的應用是透明的?！昂谙洹闭云渌[蔽的形式運作。

今年“雙11”，AI模特和數字人主播大放異彩，大幅節省了商家成本。

但問題也隨之而來：AI模特擁有理想化的完美比例，導致買家秀與賣家秀落差顯著，且缺乏真人試穿的面料垂感、褶皺變化等關鍵細節。

如果說AI模特是“黑箱”運作的表象，那么算法PUA則是其更深層的內核。

AI的精準服務，建立在對用戶海量數據的收集之上。用戶的每一次點擊、瀏覽、停留，都在為其用戶畫像添磚加瓦。

算法則利用這些數據，對用戶展開一場精準的心理戰：它先展示高價錨定產品認知，再推送低價讓用戶產生撿便宜的錯覺。

同時，它會用庫存緊張、限時秒殺的標簽激發用戶的緊迫感，會自動篩選高分好評，制造大家都在買的認同氛圍，誘導用戶不斷加購。

當AI越懂消費者，它就越能精準地算計消費者。

被AI收窄的世界

如果說傳統推薦算法制造了信息繭房，那么AI電商的終極形態，就是為用戶打造一個消費牢籠。

AI的過度個性化，正在強化用戶的偏好，讓用戶發現新奇與未知的可能性急劇降低。

傳統電商的一大樂趣在于“逛”的隨機性。用戶本想買外套，卻可能意外發現一條褲子。而AI電商是需求向的，它的價值在于幫用戶更快地買到那件外套，那條褲子則可能永遠不會出現在用戶的世界里。

AI的高效正在殺死探索的樂趣，讓用戶在既定的人設里越挖越深。

這種人設固化，建立在海量數據的收集之上。AI會給用戶貼上不同標簽，并只在用戶的身份圈層里推薦商品。

這引發了更嚴重的擔憂：算法是否在進行“殺熟”？

這本質上是“大數據殺熟”的升級版。傳統的“殺熟”是價格歧視，而AI帶來的可能是機會歧視和選項歧視。

例如，算法判斷某用戶是一個價格不敏感的高端用戶，它是否會主動屏蔽掉那些更具性價比的選項？

在這種模式下，消費者自認為在自主選擇時，實際上可能已經被困在算法編排的數字牢籠里。

這個牢籠甚至在審美上都是閉環的——AI通過內容“種草”，再用AI模特呈現一個比實際更纖瘦的完美虛擬世界。

最終，AI可以為每個人設計一個獨特的商場。

目之所及，都是算法認為這類人應該擁有的東西。當每個人都被困在自己的數據牢籠中，電商的萬千世界就變成了每個人獨一無二的孤島。

2025年的“雙11”，標志著AI在電商生態中核心地位的確立。

這場變革帶來了效率，代價卻是消費者決策權的讓渡。

當萬能搜索淪為萬能黑箱，個性化成為算計的馬甲，警惕便成為必須。